数据处理：one-hot encoding

太过爱你忘了你带给我的痛 2022-05-26 13:54 125阅读 0赞

One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用位状态寄存器来对个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。  
在实际的机器学习的应用任务中，特征有时候并不总是连续值，有可能是一些分类值，如性别可分为“male”和“female”。在机器学习任务中，对于这样的特征，通常我们需要对其进行特征数字化，如下面的例子：  
有如下三个特征属性：  
性别：\[“male”，”female”\]  
地区：\[“Europe”，”US”，”Asia”\]  
浏览器：\[“Firefox”，”Chrome”，”Safari”，”Internet Explorer”\]  
对于某一个样本，如\[“male”，”US”，”Internet Explorer”\]，我们需要将这个分类值的特征数字化，最直接的方法，我们可以采用序列化的方式：\[0,1,3\]。但是这样的特征处理并不能直接放入机器学习算法中。对于上述的问题，性别的属性是二维的，同理，地区是三维的，浏览器则是思维的，这样，我们可以采用One-Hot编码的方式对上述的样本“\[“male”，”US”，”Internet Explorer”\]”编码，“male”则对应着\[1，0\]，同理“US”对应着\[0，1，0\]，“Internet Explorer”对应着\[0,0,0,1\]。则完整的特征数字化的结果为：\[1,0,0,1,0,0,0,0,1\]。这样导致的一个结果就是数据会变得非常的稀疏

OneHotEncoder 常常用于将表示分类的数据扩维：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
    
    ohe = OneHotEncoder()
    
    ohe.fit([[1],[2],[3],[4]])
    
    ohe.transform([2],[3],[1],[4]).toarray()

输出：\[ \[0,1,0,0\] , \[0,0,1,0\] , \[1,0,0,0\] ,\[0,0,0,1\] \]产生了稀疏数据。

看一下另一段python代码:

from sklearn import preprocessing  
    
    enc = preprocessing.OneHotEncoder()  
    enc.fit([[0,0,3],[1,1,0],[0,2,1],[1,0,2]])  
    
    array = enc.transform([[0,1,3]]).toarray()  
    
    print array

输出：\[\[ 1. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 1.\]\]

enc.fit(\[\[0,0,3\],\[1,1,0\],\[0,2,1\],\[1,0,2\]\])中的数据序列其实就是训练数据。可以计算出\[len(性别),len(地区),len(浏览器)\]。  
具体应用讲解：  
[http://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html\#preprocessing][http_scikit-learn.org_stable_modules_preprocessing.html_preprocessing]

[http_scikit-learn.org_stable_modules_preprocessing.html_preprocessing]: http://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html#preprocessing